Python

#对销售订单进行数据透视，计算各商品订单数量

消费税 = pd. A (销售订单, values=['订单数量'], index=['商品名称'], aggfunc='sum')

#读取“材料清单 ”，并将其中的[型号（KG/桶）]合并到“消费税 ”表格中

材料清单= pd. B ('多税种测算/01 材料清单(1).xlsx')

消费税 = pd. C (消费税, 材料清单[['商品名称','型号（KG/桶）']], on='商 品名称', how='left')

#新增[计税依据]一列，使用公式计算其值

消费税['计税依据'] = 消费税['订单数量']*消费税['型号（KG/桶）']/10000*1126

消费税['税率'] = 1.52

#新增[应纳税额]一列，使用公式计算其值，并保留两位小数

消费税['应纳税额'] = 消费税['计税依据']*消费税['税率']

消费税['应纳税额'] = D (消费税['应纳税额'],2)

Print(消费税)

#使用公式计算消费税合计、城市维护建设税、教育费附加、地方教育附加

消费税合计 = round(消费税['应纳税额']. E ,2)

Print(消费税合计)

城市维护建设税 = round(消费税合计*0.07,2)

Print(城市维护建设税)

教育费附加 = round(消费税合计*0.03,2)

Print(教育费附加)

地方教育附加 = round(消费税合计*0.02,2)

Print(地方教育附加)

部门业绩透视 = pd.     A      (合同数据, values=['不含税金额','订单利润','累计 收款金额'], index=['销售部门'], aggfunc='sum')

print(部门业绩透视) 

#调用数据库

from pyecharts.charts import Bar,Tab,Pie

 import      B       as opts

from pyecharts.globals import ThemeType 

# 数据转换为指定格式

部门 = 部门业绩透视.    C      .to_list()

纵轴_销售收入 = 部门业绩透视.loc[:,'不含税金额'].to_list()

纵轴_利润 = 部门业绩透视.loc[:,'订单利润'].to_list()

纵轴_收款 = 部门业绩透视.loc[:,'累计收款金额'].to_list()

# 绘图

部门业绩柱状图 =     D    (init_opts = opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK)) 

部门业绩柱状图.add_xaxis(部门)

部 门 业 绩 柱 状 图 .       E        (' 销 售 收 入 ', 纵 轴 _ 销 售 收 入,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")]))

部   门   业   绩   柱   状   图   .add_yaxis('   利   润   ',   纵   轴  _   利 润,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")]))

部   门   业   绩   柱   状   图   .add_yaxis('   收   款   ',   纵   轴   _   收 款,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")])) 部门业绩柱状图.render('部门业绩柱状图.html')

#导入 pandas 库文件

A      pandas as pd 

#定位需要清洗的文件路径

B       = '数据清洗/任务 8/华扬联众_利润表_重复数据清洗.xlsx' 

#读取数据

df =    C      .read_excel(file_name, sheet_name='报表数据') 

#检查数据是否有重复字段：打印 df 变量

print(list(    D     ))

#编写清洗规则,删除重复字样

df = df.     E      (['营业总收入.1', '营业收入.1'], axis=1)

print(list(df))

#将清洗结果进行保存

df.to_excel(' 数 据 清 洗 / 任 务 8/ 任 务 8 清 洗 结 果 .xlsx',index=False, encoding='utf-8-sig')

#导入 pandas 库文件

A      pandas as pd

#读取数据

df = pd.read_excel('数据集成/任务 2/华扬联众_利润表_清洗后.xlsx')

df1 =     B      .read_excel('数据集成/任务 2/华扬联众_利润表_清洗后.xlsx')

#数据合并，将“华扬联众利润表 ”与“ 引力传媒利润表 ”进行合并，合并后的新数据表 将覆盖原有变量 df

df = df.     C     (df1) 

#保存数据

df.    D    _excel(' 数 据 集 成 / 任 务  2/ 合 并 结 果 .xlsx',index=False,encoding='utf-8-sig') 

#打印数据

print(    E      )

#导入 pandas 库文件

A      pandas as pd 

#定位需要清洗的文件路径

B      = '数据清洗/任务 7/引力传媒_历年利润表_无用数据清洗.xlsx' 

#读取数据:

df =     C      .read_excel(file_name) 

#编写清洗规则，将列为空的数据替换为0

 （含图）

#保存数据

df.     E     _excel('数据清洗/任务 7/任务 7 清洗结果.xlsx', encoding='utf-8', index=False)

（含图）

根据设计程序进行计算，某位销售员当月销售额为 18 万，他的工资是多少。

月销售额 =       A      (     B      ('请输入该员工当月销售额：')) C      月销售额 < 0 :

     print ('金额输入错误！') 

elif 月销售额 < 100000:

     工资 = 3000 + 月销售额*0.01*1

     print('该员工的工资为：',工资)

D      月销售额 >=100000 and 月销售额 < 200000:

     工资 = 3000 + 月销售额*0.01*1.05

     print('该员工的工资为：',工资)

 E      :

     工资 = 3000 + 月销售额*0.01*1.1

     print('该员工的工资为：',工资)